根据图规范和用户输入,生成Python State类及相关节点函数代码,支持图结构应用开发。
不说虚话——S6094 交付的是能直接拿去用的成品,不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务,它会先确认关键细节再动手,不瞎猜。
输出带结构与说明,拿来就能用,不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用,组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板,下次直接复用。
下面是真实任务由 S6094 实际生成的内容节选——不是宣传文案,是它真的干出来的活。
任务:帮我用LangGraph写一个客服工单分流的State类和节点函数:工单按优先级分高、中、低三档,高优先级直接转人工节点,中低档走自动回复节点。
# LangGraph 客服工单分流实现
```python
from typing import TypedDict, Literal
class TicketState(TypedDict):
ticket_id: str # 工单ID
content: str # 工单内容
priority: Literal["高", "中", "低"] # 优先级
handled_by: str # 处理方式:人工/自动
reply: str # 回复内容
```
```python
# 节点1:优先级判定节点
def classify_ticket(state: TicketState) -> dict:
# 实际项目可接LLM或规则引擎,此处用关键词示例
urgent_keywords = ["故障", "无法使用", "投诉", "紧急", "退款"]
priority = "高" if any(k in state["content"] for k in urgent_keywords) else "中"
return {"priority": priority}
# 节点2:人工处理节点(高优先级)
def human_agent_node(state: TicketState) -> dict:
return {
"handled_by": "人工客服",
"reply": f"工单 {state['ticket_id']} 优先级为高,已转接人工客服处理。"
}
# 节点3:自动回复节点(中/低优先级)
def auto_reply_node(state: TicketState) -> dict:
return {
"handled_by": "自动回复",
"reply": f"工单 {state['ticket_id']} 已收到,预计将在1-3个工作日内回复。"
}
```
```python
from langgraph.graph import StateGraph, END
def route_by_priority(state: TicketState) -> str:
return "human_agent" if state["priority"] == "高" else "auto_reply"
builder = StateGraph(TicketState)
builder.add_node("classify", classify_ticket)
builder.add_node("human_agent", human_agent_node)
builder.add_node("auto_reply", auto_reply_node)
builder.set_entry_point("classify")
builder.add_conditional_edges("classify", route_by_priority,
{"human_agent": "human_agent", "auto_reply": "auto_reply"})
builder.add_edge("human_agent", END)
builder.add_edge("auto
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不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
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以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
三步:终端执行 npx aixxai 安装 AIXX;对您的 AI 说「安装编号 S6094」;交代任务背景与要求,图状态类代码生成即刻开工。
$1.99 一次买断(参考价,实际以平台标价为准)——永久使用,无订阅、无月费;该技能由萬安永久维护迭代,更新对已购用户免费。
可以。产出为普通数字文件,归购买者使用,可用于商业场景。
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景,它会确认要点后直接产出成品,不满意可以继续改。
在指令里补充背景、受众与格式要求(例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”);要求越具体,产出越稳。
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